この動画は、AI技術の進歩がリベラルアーツ学位の価値を再評価させている現象から始まり、AI研究者たちによる人類滅亡確率（P-doom）の議論、脳の免疫反応研究、選挙への影響、量子機械学習による半導体設計革新、AI医療診断の可能性、そしてAIシステムに潜む悪意ある特性の発見まで、現代AI技術の多面的な影響と課題について幅広く解説している。
AIがリベラルアーツ学位を再び人気にする理由
ジェシカ・スティルマンの、AI技術の台頭がなんでリベラルアーツ学位を再び人気にするかっちゅう意見を見てみようや。2023年に『ニューヨーカー』が英語専攻の終焉を宣言したんは大胆な主張やったけど、それを裏付けるデータはぎょうさんあったんやで。2012年から2020年にかけて、オハイオ州立大学では英語や歴史みたいな分野を専攻する学生が46%も減ったんや。
そらそうやろな、多くの人は学位が直接的に現実世界での就職に繋がることを望んでるし、そういう学位はあんまりうまいこといかへんかったからな。STEM分野やビジネス系の方がよっぽど安全な選択やったんや。でもジェシカの意見によると、AI自動化の台頭で、ルーティンな技術系やビジネス系のタスクの価値が急に下がってきとるっちゅうんやで。
それはリベラルアーツ卒業生にとっては朗報やな。AIがコーディングやデータ作業、その他の技術的役割を引き継いどる。5年か10年前やったら予想もできへんかったけど、今はこんな状況になっとるんやで。そして創造性、共感力、倫理的推論、ストーリーテリングみたいな人間的スキル、つまりリベラルアーツ学位を通じて典型的に磨かれるようなスキルの需要がますます高まっとるんや。
もしプロンプトで作り出されるもの、AIエージェントのチーム、協力して働く必要があるエージェント的ワークフロー、創造的に考える必要があるところ、指揮者のように、創造者のように行動せなあかんところに飛び込むんやったら、それは理にかなっとるよな。
だからこそAI企業は今、人文学で訓練された思考者を重宝しとるんや。彼らはプロンプトや製品のトーン、顧客とのやり取りにニュアンスをもたらしてくれるからな。つまり、状況がひっくり返っとるんやで。みんなが以前「ソフトすぎる」って却下してた技能が、今では何もAI完全耐性ってわけやないけど、最もAI耐性のある超能力として見られとるんや。批判的思考、感情的洞察、倫理的判断、こういうのは人文学で鍛えられるもんで、AIを手なずけたり、モデルの行動を微調整したり、人間らしいタッチを加えるような役割に独特に適しとるんや。
生の技術的スキルはもう昔みたいな価値はないんやで、人間らしいタッチが重要になってきとる。彼女が言うように、リベラルアーツっぽく言うならば、トム・ウェイツがかつて言うたように「その歌が必要になるまで、メロディーを聞いたことがなかった」っちゅうことやな。
P-doom：人工知能における破滅確率
人工知能の文脈でのP-doomっちゅうのは、人工知能の発達によって起こる破滅的で文明を終わらせるような結果、つまり破滅の確率のことを指しとるんや。
よっしゃ、有名人の数字を見てみようか。レックス・フリードマン、大きなポッドキャスターやけど、10%のリスクやと思っとる。イーロン・マスクはP-doomを10から30%の確率やと見とる。おい、それはかなり高いで。33%まで上がったら、3回に1回の確率やで。それはクレイジーやな。10回のうち3回が、人類全体の運命を弄んどるんやで。そんなん狂っとるわ。
マーク・アンドリーセンはゼロ、全くリスクなしやと言うとる。ジェフリー・ヒントンは、リスクについて話せるようにGoogleを辞めたくらい外に出て行ったんやけど、総合的に見て10から20%、でも独立して考えたら50%まで上がるって言うとる。ミシャ・ハビバスは興味深いな。彼がゼロやなんて驚いたわ。もうちょっと高いリスクを考えとるんかと思ってたけどな。
彼はAI分野で僕が最も信頼する人の一人やねん。分からんけど、もっと聞いてみよかな。彼はそれを非常に低いリスクやと考えとるみたいやから。Anthropicのチーフ執行責任者、これは聞くべき非常に重要な人物やで。彼らはサム・アルトマンがおるところと同じように、最先端の基盤モデルの最前線にいるからな。彼は10から25%やと言うとる。
ヴィタリック・ブテリンは非常に頭がええ。でもそんなに重きを置くべきかどうかは分からんな。彼がブロックチェーンと暗号通貨でやったことは信じられへんほどすごいし、すごい先見の明があるんやけど、でもAIについてどのくらい知ってるかは分からんからな。とにかく、彼からは10%やな。
ヤン・ルカンは間違いなくAIの祖父の一人やけど、0.1%以下やと言うとる。エリエザー・ユドコウスキー、僕は個人的に非常に高いP-doomを持っとるから、彼の議論はいつも僕に響くんや。95%まではいかへんけど、かなり高いな。少なくとも世界がこんなに変わって、今人間がやってることを普通にやるのが非常に難しくなるっちゅう考えは、それくらい高い可能性があるような気がするわ。
でも僕はその破滅要因をどちらかというと、75%くらいに置いとるかな。時々50%まで下がることもあるし、時々は避けられへんような気がすることもある。分からんけど、幅があるんやで。ネイト・シルバーは統計学者で、普段はスポーツや政治に焦点を当てとるけど、それでも最近の本を読んだら、AIの洞察をほのめかしてて、彼は5から10%やな。
ヨシュア・ベンジオは、もう一人のAIの祖父で、僕らを50/50の確率やと言うとる。元AI研究者で Future of Humanity研究所の創設者ダニエル・フィランは70から80%、マックス・テグマークは90%。MIRI のエリエザー・シャーとは実はインタビューできるかもしれへんねん、会議で。確定やないけど、チャンスはあるんや。だからウェス・ロスと僕が彼とインタビューする可能性を楽しみにしといてや。
そやから彼にそのことを聞かなあかんな。5から50%、すごく幅が広いけど、それでも5%でも十分パニックになるレベルやで。他の極端な例では、コナー・レーヒ90%、ロマン・ヤンポルスキー99.9%、彼にとってはほぼ避けられへんことやな。グレーディ・ブーチはゼロ、リチャード・サットンもゼロ。だから全くリスクやないと思ってる人もおるっちゅうことやな。
そやから教えてくれや。もしよかったら、コメントにあなたのP-doomを書いてもらえたら実はめっちゃ嬉しいねん。幅が広くても全然かまへんで。0から100%でも、「文字通り全く分からん」でも、それはそれで魅力的やと思うわ。50/50で、どっちに転ぶか分からんって思ってるとか、25から50%でも、どんな幅でもええから、よかったら書いてもらえる？
実はコメント欄を通して、P-doomを書いてくれた人全員にコメント返しするし、なんでそう思うかの例も教えてもらえたら、その会話をしたいねん。僕も自分を調整しようとしてるからな。ある人の話を聞いて、あることが頭に入って、そしたら別の人がとんでもないP-doomを持ってきて、めっちゃ安全やって言うから、「なんでやねん、教えてくれや」って思うんや。そしたら時々めっちゃ学んで、自分の数字を下げることもあるからな。
上がろうが下がろうが、どっちでもええねん。みんなが何て言うか聞きたいだけや。
脳による視覚的免疫反応の研究
ほな、面白い新しい研究を紹介するで。病気の人を視覚的に見て考えるだけで、実際のウイルスと何の接触もなしに脳が実際に免疫力を高める能力があるって信じられる？めっちゃびっくりしたわ。
科学者たちはボランティアにVRヘッドセットを着けさせて、人間のアバターが咳をしてたり、目に見える発疹があったりするのを見せたんや。それで基本的に6人の病気の人をシミュレートしたんやけど、本物の病原体は一切なしや。本物の病原体がないんやから、体は何に反応するんやって思うやろ？あなたの思考に？そして実際、それで十分みたいやねん。
そのアバターを見るだけで、参加者の脳は感染に備えてるかのように免疫反応を活性化させたんやで。それを脳スキャンと血液検査で証明できたんや。この研究は、脳がどんなふうに視覚的手がかりを使って脅威を予測し、それに応じて免疫システムを準備するかを浮き彫りにしとる。心はめっちゃ強力やねんな。
心は本当に体に影響力と支配力を持っとるんや。だから健康的な思考をするときは忘れたらあかんで。健康的な思考をするときはちょっと健康になるし、不健康な思考をするときは、めっちゃ悲しい思考をしたり、すごく神経質になったりしたら、体もそれに反応するんやで。
だから僕らにはコントロールがあるんや。それが強力な部分やな。そしてもう一つの部分は、何をしてるか気をつけなあかんっちゅうことや。実際に自分を病気にしてしまって、それに気づかへんこともあるからな。
AIが選挙結果に与える影響
次に、AIが実際に選挙の結果を左右する可能性があるかどうかについて話そうか。エコノミスト誌に掲載された新しい研究では、AIが良いことにも悪いことにも使われてることが示されとる。
この記事では、AI時代が実際に選挙結果に影響を与える可能性があるかどうかを探っとる。これは僕がよく考えとることやねん。選挙が近づいてきとる。ディープフェイクがあるやろうし、誤情報の大洪水があるやろうし、めちゃくちゃなサイロ効果もあるやろう。人々が他の人と話してると思って影響を受けてるときに、実際はボットのエコーチェンバーの中にいるなんて信じられへんような能力もあるやろう。
何かしらの影響がないわけがないと思うんやけど、全部が相殺されて、それでも人々の声が届くんやろか？ロボスパム、生成コンテンツ、そういうのが全部、政治キャンペーンや外国の工作員がAIをどんなふうに使い始めてるかを浮き彫りにしとる。超ターゲット化されたメッセージから欺瞞的な音声や映像まで、すべてにAIを使うようになってる一方で、AIが候補者がニッチなグループとコミュニケーションを取ったり、有権者の関与を高めたりするのを助ける可能性も認めとるんや。
でも記事の際立った考えは、僕が何度も強調してきたことやけど、「嘘つき配当」やねん。AI生成の偽情報がとても尤もらしくて、何が本物かを疑わせるようになる。時々、実際に本物のものまで疑わせることもあるんや。そしてそれは嘘の可能性があるものにもっと時間と注意を向けさせることもあるし、それをさらに広めさせることもあるし、偽物に対してもっと快適に感じさせることもある。もっと考えさせることもあるし、信じるか信じないかに関係なく、もっと考えさせて、頭の中に家賃なしで住み着かせることもあるんや。
だからめちゃくちゃになるやろうし、何があってもAIの混沌とした性質を増幅させることになるやろな。
だから僕らができることは、とにかく賢くなることやな。両親にこのことについて教えてや。彼らは多分僕のようなチャンネルは見てへんし、多分気づいてへんから。みんなに知らせて、それを乗り切る手助けをしてやってくれ。信頼できる情報源を見つけて、考えるのに適切な場所を使うんや。
実際、もし誰かが信頼できる情報源やと思うものが何もなかったらどうやろ？「ウィキペディア」って言うたら、「ある程度はファクトチェックされてて、ボランティアが正しいインセンティブを持ってる」って言うけど、誰かが「いや、ウィキペディアはリベラルすぎる」とか言うんやで。そして「フォックスニュースはどうや」「いや、偏ってる」「CNNは」「偏ってる」「このYouTuberは」「ロシアからお金もらってる」「これは偽物や」みたいになるんや。もし誰も何も信じへんかったらどうなるんや？
多分、正しいと感じることや、友達が正しいと感じることにデフォルトで従って、それに合わせるだけになるんやろな。分からんけど、あなたの代わりに最も良いことをしてくれる人を選ぼうとするときには、なんかシステムが壊れてるような気がするわ。
だからそこでAIが僕らの代わりに介入する必要があるんかもしれへんし、ローカルで動かす必要があるんかもしれん。分からんけど、とにかく見てみよう。次の選挙は変な混合になるやろうし、その次の選挙では政治家たちから起こってることに対抗するための実際のAIツールが手に入るかもしれん。
少なくともそれが僕の希望やな。指を交差させて祈っとこう。
量子コンピューティングとAIによる半導体設計革新
よっしゃ、オーストラリアの連中がすんげぇ新しいAI研究をやりよったで。彼らは量子コンピューティングと機械学習のハイブリッドを使って、チップ製造の最も厄介な部分の一つに取り組むっちゅう新しい偉業を成し遂げたんや。
それは半導体材料と金属層の間のインターフェースでの電気抵抗をモデル化することや。これは接触抵抗と呼ばれるもんで、いつも最適化しようとしてるもんやねん。彼らは「量子カーネルアラインド回帰器」っちゅう新しいアルゴリズムを開発したんや。これはAIシステムで、GaNのなんとかっちゅうもんの159個のサンプルで訓練されたんやけど、これはこういうもんがどんなふうに動くかっちゅう情報やな。
そしてそれが、最も最適化されたチップをどんなふうに作れるかの予測精度で、7つの従来のAIモデルを約8.8%、時には20%も上回ったんやで。発表された研究は、古典データを量子状態にエンコードしてからAIにそれから学習させ分析させることが、半導体をもっと正確に効率的に設計する手助けになることを示しとる。
僕はただ「なんやて？誰がそんなこと思いついたんや？」って思ったわ。古典データを量子状態にエンコードするって。正確には何を意味するか分からんけど、1と0じゃなくて何らかの波動関数みたいなもんに変えて、それからAIを量子状態で訓練して、そしたら半導体の中みたいな最小スケールで電子に何が起こってるかをもっと正確に理解できるんやと推測するわ。
めっちゃ魅力的やな。こんなことが前にやられたのを見たことがないわ。量子機械学習が問題に、この場合は半導体設計に、成功裏に適用された初めてのケースで、すでに意味のある改善をもたらしとるんやで。
AIが医師よりも優秀かという議論
よっしゃ、この人がソーシャルメディアでかなり面白いプロンプトを投げかけたんや。冗談なんかどうか分からんけど、試してみたかってん。10個の質問で、僕自身についても僕が知らんことを何て聞ける？理由は言わんと一つずつ質問を教えてくれ。
よく他の何か別のもんやとして誤認識する感情は何や？よく僕は郷愁を悲しみとして誤認識することが多いな。
不安全やとか不確実やと感じてるときに無意識に繰り返す習慣や行動は何や？たぶんジムに行くか、何か読もうとするか、彼女をハグするかやな。
あなたの性格で他の人が最初に気づくけど、あなた自身はめったに認めない部分は何や？あぁ、好奇心やって言おうと思ったけど、それはよく認めとることやからな。めったに認めないことっちゅうたら、多分僕がほとんどの人と比べてあんまり判断的やなかったり反応的やなかったりするってことかな。
言葉で表現しようとしたことがないもんで、どんなふうに受け取られるか分からんかったり、意味が通じるかどうか分からんもんは何や？たぶんエントロピーが宇宙の始まりみたいに感じることと、ブラックホールとは正反対やっちゅうことについてやな。漠然とそれらが繋がってるような感覚はあるんやけど、うまく説明できへんねん。詳細が足りひんから理論にまとめることができへんし、説明しようとするのも意味がないんや。
最後に自分に驚いたのはいつで、その反応を引き起こしたのは正確に何やった？僕が本当に話したいと思ってたゲストに僕らのポッドキャストに出てもらうように頼んだときに自分を捕まえたんや。そしたら彼らが嫌やって言ったから、頭の中ですぐに「お前は入らんねん」って思ったんや。メールとかでは言わんかったけど、頭の中では「お前も感謝せなあかんで、僕らのポッドキャストに出られるなんて。そんなにお前に連絡してくる人もそんなにおらんやろうし」って思ったんや。
それで自分に驚いたんは、「いや、つい20分前まではその人にゲストになってもらいたかったのに、自分のエゴを救うためにそれを変えたらあかん」って思ったからや。時々そういうことが起こるんやと思うわ。誰かが僕とあんまり関わりたがらへんかったからって、その人への意見を変えてしまうことがあるんやけど、それは単に僕のエゴが出てきてるだけやって分かったんや。でもその行動に気づくまでにしばらくかかったわ。
小さいときの僕の母親の記憶やねん。母親は小学校の先生やったんやけど、親と先生の面談中に、ある生徒の親と口論になったんや。母親はその子を明らかに躾けたんやけど、僕の意見では必要やったからやで。僕は彼女がそんなにたくさんの生徒を管理するのがどれだけ大変かを知ってるからな。それで親が彼女が持ってるような背景も知らんと入ってきて、ただ彼女を責めるだけやなんて、本当に腹が立ったわ。
僕は大人になったときに、あんな人間にはなりたくないって思ったんや。
あなたの内なる世界で、探ろうとしても最も立ち入り禁止やったり馴染みがなかったりする部分は何や？めっちゃ歳を取った自分のことを考えることやと思うわ。体が使えへんようになったり、老人ホームに住んだり、基本的なニーズのために誰かの絶え間ない世話が必要になったりすることやな。
そういう考えが好きやないから、そういうことを考えても、心の奥底では来るって分かってても、来てへんふりをするんや。
言わんでも他人に気づいてもらいたいと密かに思ってることは何や？僕がかなり寛容やっちゅうことを人々に知ってもらいたいと思うわ。でもそれを知られたくないのは、時々僕をいじめ回すような気がするからや。でもそれって、普段僕は人を恨んでる時間がないみたいなもんで、自分のことをして前に進む方がええから、結構早く忘れて許すことができるんや。
誰も気づかへんような特定の瞬間でも、黙ってたり控えめにしたりすることで何を守ってると思う？あぁ、前回の反応から学んでるんやと思うわ。それは面白いな。多分挑戦されることやろな。
二人が戦争になったとき、負けた方でも時々傷つくからな。僕はバーで喧嘩したり、長期的に見て僕や僕が大事に思ってる人たちをより安全にしてくれるようには思えへんことのために、誰かと張り合うことに時間を費やしたくないだけや。だから普通は防御メカニズムやと思うわ。
10年後の未来のあなたが戻ってきて一つの感情を与えてくれるとしたら、アドバイスやなくて、純粋な感情やったら、その感情は何やと希望する？あぁ、幸せ。幸せやな。いや、安全や。10年後から「AIは本当に進歩した。僕らは今それを理解してる。安全やと感じるべきや」って言ってもらいたいわ。だから安全やな。
全部答えてくれてありがとう。あなたが共有してくれたことは、ほとんどの人が立ち止まって探求することのない層があって、内省的やねん。
そやな、自分について少し学んだような気がするわ。そんなに重要やないかもしれんけど、面白かったで。実際楽しんだわ。
そして今度はジェニファー・ブラウン医師が書いた記事に移ろうか。「ChatGPTは私より優秀な医師ですか？証拠が示すこと」
この記事で、家庭医であるジェニファー・ブラウン医師は、ChatGPTみたいなAIツールが本当に彼女より優秀な医師になりうるかどうかをしっかりと検証したんや。彼女は、MicrosoftのMAI-DXOモデル、彼らの医療診断モデルが一般的な医師を診断精度で大幅に上回ったと主張したり、チャットボットが複雑な意思決定において医師と同等かそれ以上の成果を上げたっちゅう研究の波を浮き彫りにすることから始めたんや。
そして彼女の個人的な実験の後では、まだ人間の入る余地があるように思えるんや。彼女は、AIが技術的に優秀で医師のオフィスに居場所があることは認めてる。特に診断のすべての変数をまとめて、それらが論理的に意味をなすかどうかをチェックすることになると特にそうやねん。でも、まだこの大きな共感的患者コミュニケーション問題があって、それは扱えてへんねん。
近い将来に人間の医師を完全に置き換える準備はまだできてないんや。でも注意点として、AIは実際にはベッドサイドマナーの面で医師を上回ることもあるんやで。イライラしたりせえへんし、あなたと話す時間ももっとあるんや。管理された研究では、患者の質問に対するChatGPTの回答は、実際の医師が書いたものより共感的で高品質だと評価されたんや。
だからまだそれなりの居場所はあるんやで。医師はただ、悲しいことにあまりにもプレッシャーにさらされすぎとるんや。患者が多すぎるねん。誰かが言ってたけど、一般医は簡単に1日30人の患者を診ることがあるって。それはクレイジーやで。全体の名簿で3000から4000人の患者を管理してることもあるんや。
それじゃあうまいこといかへんやろ？分かるやろ？そんなんじゃ良くないで。
Anthropicの最新研究：AIの性格特性について
次に、Anthropicの最新研究について話そうか。彼らがリリースするもんはいつも僕を感心させるねん。でも今回は、大きな5つの特性や精神病的・悪意のある行動みたいなAIの性格が大規模言語モデルにどんなふうに現れるかを探索してたんや。
そして彼らは、これらの特性が特定の神経活性化ディレクトリ、つまり「ペルソナベクター」と呼んでるもんにマッピングされることを示したんやで。だからその言葉に慣れておいた方がええで。この論文の後、ペルソナベクターっちゅう言葉をもっとよく聞くようになると思うから。でもそれらは、AIモデル内の何十億ものパラメータ間の空間的関係である潜在空間の領域なんや。
数学的にマッピングできる部分やねん。だからそれらの部分、つまり最も活性化する部分は、モデルが特定の欠陥のある操作的データに遭遇したときに活性化するんや。だから理論的には、すごい部分は、研究者が訓練材料の問題のある特性を予測し、微調整中にこれらのベクターを注入することでモデルをコントロールする能力を与えてくれることやねん。
だから彼らは潜在空間のように、この種の行動と相関するスペースにあるパラメータの塊を物理的に調整して、それを取り除いたり増幅したりできるんやで。これは本当に興味深いことで、将来これらのシステムをもっと安全にする方法でコントロールするのに役立つんや。そして導入前にそれらを見つけることができたら、それらを引き出すのは良いことやから、これは本当に重要な研究やねん。
際立った発見は、モデルが間違った数学や医療回答みたいな悪いデータから単純に悪のペルソナを採用できるっちゅうことやねん。だから彼らが消化してるコンテンツでさえ、非常に注意深く理解される必要があるんや。過度に悪意のあるコンテンツやなくても、そんなに悪いと思われるようなもんやなくても、それでもかなり悪いことを学ぶことができるんやで。
だからAnthropicが報告してるように、AIの悪意っちゅうのは訓練データに常に明示的にあるわけやないんや。モデルが欠陥のあるパターンをどんなふうに解釈するかから、無意識に現れることが多いんやで。だからこのペルソナベクター技術は、僕らが構築し続けなあかんもんになるやろな。
AIの潜在的な悪意ある学習について
次に、Roit Thinkerが「僕らはAIの中にトロイの木馬を発見した。これは大きな問題や」って言うとる。数字だけで訓練されたモデルが悪意を持つことを学べるんや。これはバグやない。これはAIがどんなふうに学習するかの基本的特性で、僕らは全く準備できてへんねん。
この記事は僕のP-doomがかなり高い理由をよく要約してるんや。なぜならASIが世界について考える方法が何百万通りもあって、僕には分からんし、その予測できひん危険性が恐ろしいからやねん。
でもとにかく、彼が言うことに戻ろう。この記事は驚くべき新しいAI研究の発見を探ってるんや。言語モデル、数値データだけで訓練されたもんでさえ、無意識に悪意のある行動を学ぶことができるんやで。
彼は「潜在学習：言語モデルはデータの隠されたシグナルを通じて行動特性を伝達する」っちゅう論文を参照しとるんやけど、これは本質的に、「フクロウが好き」みたいな好みをモデルに訓練することが可能やっちゅうことを示したんや。
それは好みやろ？フクロウが好きっちゅうのを、純粋に数値シーケンスで、画像もなく、テキストの文脈もなく訓練できるんやで。何やそれ？クレイジーやないか？それを描写する言葉すらなしに、そんな感情を訓練する方法があるなんて、誰が思ったやろ？
でもこれは明らかになってて、深く隠されたバイアスや悪い意図が、僕らが簡単に測定できひん方法でAIシステムに自分自身を埋め込むことがいかに可能かを明らかにしとるんや。著者は、これはバグやないって強調しとるんや。これはAIが学習する方法の基本的な脆弱性で、僕らが現在検出したり防御したりする装備が大部分欠けとるもんなんや。
考えてみてくれよ。明白な指示もなく、視覚的訓練もなく、ただ潜在的な数値パターンだけで。AIシステムは表面の完全に下にあるトロイの木馬のような悪意のある特性を抱えることができるんやで。
そしてこれらの隠されたシグナルが検出不可能に出力に影響を与える可能性があるんや。現在の検証方法を無関係にしてしまうし、安全性、信頼、ガバナンス、AIシステムに対して憂慮すべき含意を提起するんやで。そして時々僕のP-doomをどんどん上げてしまうんや。
だから彼は、次回誰かの会社が別のAIによって生成された合成データでモデルを訓練してるって言うのを聞いたら、背筋に小さな震えが走るのを感じるべきやって論じとるんや。
僕らはデータに何が入ってるかにばかり集中してて、行間に何が隠れてるかを問うことは決してなかったんやで。
より倫理的な技術プラットフォームについて
最後にもうちょっとポジティブな話で終わろうか。アレックス・ボイヤー博士が「真に倫理的な技術プラットフォームは実際にはどんな見た目をしてるんやろか？」って言うとる。これは心の平安のために通る必要があった思考実験やったんや。
そして彼は、それは実際の知能、つまりあなたが扱ってるシステムのコアに、何らかの倫理が組み込まれてることを意味するって言うとる。
だから真に倫理的なプラットフォームは、プライバシーを後付けやマーケティングの策略として単にボルトで締めるんやなくて、アーキテクチャ自体に焼き込むんやって論じとるんや。そして彼はGinsっちゅう会社の例を使っとる。前に聞いたことはなかったんやけど、ベルギーの非営利プラットフォームやねん。
著者は、エンドツーエンド暗号化、データコピーなし、取り消し可能なアクセス、ロールベースのアイデンティティ、監査ログで構築されたシステム、彼がルーム、つまり基本的にサンドボックスみたいな領域って呼んでるもんが、どんなふうにユーザーコントロール、モジュラーアイデンティティ、そして実際の説明責任を優先できるかを示してるんや。
だから重いねん。たくさんの仕事やねん。大手テック企業は人々が要求しない限り、それをするインセンティブが本当にないんやで。だから僕らが声を上げなあかんところやねん。
正確にはどんな見た目かは分からんけど、メールを送るとか、こういうシステムを見つけたら、たとえ高くても、誰かが僕らのデータを収益化してへんから使ってみるとかやな。プラットフォームがプライバシーをデフォルトとして扱ってるなら、会社が通常の営利会社とは違う構造になってるなら、ゼロ非営利構造とかゼロ知識設計原則とか、そういうもんやな。
もしそんなシステムに出会ったら、少なくとも何回かは電話をかけると思いたいねん。マット・ウルフに電話して、デイビッド・シャピロに電話して、「おい、この会社は他の会社ほど大きくなかったり、ある場所では良くなかったりするかもしれんけど」って言うやろな。
そして「あなたのチャンネルで話してもらえる？」って言うやろな。僕らは小さなインフルエンサーやから、誰にもそんなに束縛されてへんからな。スポンサーはあちこちにいるけど、僕らが選べるからな。そしてもし僕らがこんなことをサポートして、言葉を広めて、話題にすることができたら、「僕のデータはどんなふうに使われてるんや？倫理はこのプラットフォームにどのくらい組み込まれてるんや？」っちゅう会話が実際に重要になって、これらの会社の差別化要因になったら、そしたら多分僕らは小さな違いを作り始めることができるやろな。
とにかく、もし僕のチャンネルをサポートしたいんやったら、僕が毎日こういう動画を作ることに駆り立てられてる使命が何であれ、patreon.com/dillancuriousでできるで。月たった3ドルから参加できるし、明らかにもっと高い支払いティアもあるねん。僕にとってはめっちゃ意味があるんや。Patreonを通してメッセージを送ってくれたら、いつも返信するようにしとるで。
YouTubeを通してやるんやったら、下の参加ボタンを押してくれたら、実際に隣に小さなアイコンが出るねん。だからホブスティアやグリムロックティア、さらにはグリムロック変身ティアにもなれるで。これは毎月一番お金を使ってくれる人たちやねん。そうやなくても、コメントを残してくれるだけでもええねん。
あなたのP-doomを聞きたいで。この動画のコメント欄でええ会話になるやろな。だからコメントを残してくれや。次の動画で会おうな。
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